数据挖掘期末考试计算题及答案.docx
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数据挖掘期末考试计算题及答案
数据挖掘期末考试计算题及答案
题一：
一阶项目集
支持度
a
5
b
4
c
2
d
5
e
3
f
4
g
6
一阶频繁集
支持度
a
5
b
4
d
5
f
4
g
6
二阶候选集
支持度
ab
3
ad
4
af
2
ag
5
bd
3
bf
1
bg
3
df
3
dg
4
fg
3
二阶频繁集
支持度
ad
4
ag
5
dg
4
三阶候选集
支持度
adg
4
三阶频繁集
支持度
adg
4
题二
Distance（G,A）2=0.1;Distance（G,B）2=0.03;Distance（G,C）2=0.11
Distance（G,D）2=0.12;Distance（G,E）2=0.16;Distance（G,F）2=0.05
G的三个最近的邻居为B,F,A,因此G的分类为湖泊水
Distance（H,A）2=0.03;Distance（H,B）2=0.18;Distance（H,C）2=0.22
Distance（H,D）2=0.03;Distance（H,E）2=0.21;Distance（H,F）2=0.16
H的三个最近的邻居为A,D,F,因此H的分类为冰川水
题三
首先计算各属性的信息增益
Gain（Ca+浓度）=0
Gain（Mg+浓度）=0.185
Gain（Na+浓度）=0
Gain（Cl-浓度）=0.32
选择Cl-浓度作为根节点
计算各属性的信息增益
Gain（Ca+浓度）=0
Gain（Mg+浓度）=0.45
Gain（Na+浓度）=0.24
选择Mg+浓度作为节点
计算各属性的信息增益
Gain（Ca+浓度）=0.24
Gain（Na+浓度）=0.91
题四
P（Ca+浓度=低，Mg+浓度=高，Na+浓度=高，Cl-浓度=低|类型=冰川水）*P（冰川水）
=P（Ca+浓度=低|类型=冰川水）*P（Mg+浓度=高|类型=冰川水）*P（Na+浓度=高|类型=冰川水）*P（Cl-浓度=低|类型=冰川水）*P（冰川水）
=0.5*0.75*0.5*0.5*0.5=0.0468
P（Ca+浓度=低，Mg+浓度=高，Na+浓度=高，Cl-浓度=低|类型=湖泊水）*P（湖泊水）
=P（Ca+浓度=低|类型=湖泊水）*P（Mg+浓度=高|类型=湖泊水）*P（Na+浓度=高|类型=湖泊水）*P（Cl-浓度=低|类型=湖泊水）*P（湖泊水）
=0.5*0.25*0.5*1*0.5=0.03123
第一个样本为冰川水
P（Ca+浓度=高，Mg+浓度=高，Na+浓度=低，Cl-浓度=高|类型=冰川水）*P（冰川水）
=P（Ca+浓度=高|类型=冰川水）*P（Mg+浓度=高|类型=冰川水）*P（Na+浓度=低|类型=冰川水）*P（Cl-浓度=高|类型=冰川水）*P（冰川水）
=0.5*0.75*0.5*0.5*0.5=0.0468
P（Ca+浓度=高，Mg+浓度=高，Na+浓度=低，Cl-浓度=高|类型=湖泊水）*P（湖泊水）
=P（Ca+浓度=高|类型=湖泊水）*P（Mg+浓度=高|类型=湖泊水）*P（Na+浓度=低|类型=湖泊水）*P（Cl-浓度=高|类型=湖泊水）*P（湖泊水）
=0.5*0.25*0.5*0*0.5=0
第二个样本为冰川水
题五
A,B,C,D,E,F,G之间的距离矩阵如下表
A
B
C
D
E
F
G
A
B
1
C
D
E
F
1.5
G
根据距离矩阵建立的树如下
题六
第一次迭代以A，B作为平均点，对剩余的点根据到A、B的距离进行分配
{A,C,D,E,F,G,H},{B}
计算两个簇的平均点
（6.5,1.7）,（4,5）
第二次迭代，对剩余的点根据到平均点的距离进行分配，得到两个簇
{D,E,F,H}和{A,B,C,G}
计算两个簇的平均点
（9.1,0.5）,（3.25,3.75）
第三次迭代，对剩余的点根据到平均点的距离进行分配，得到两个簇
{D,E,F,H}和{A,B,C,G}
由于所分配的簇没有发生变化，算法终止。
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